对海监视雷达或成像雷达中,需要利用海面目标检测技术,在雷达图像中发现用户感兴趣的目标。但在实际应用中,经常面临复杂的海场景,目标多样、尺度不一,还存在近岸环境干扰,现有检测技术面临检测效率低、虚警高、漏检多等问题。因此,亟待研究高性能海面目标检测方法,完成对感兴趣的目标快速、精确提取,实现由图像数据到情报信息的快速稳健转化。本文针对复杂海场景特性分析、大场景快速处理、目标高效提取、目标有效积累等问题,重点开展了应用中难度较大的海上近岸海场景目标、多态大尺度目标和微弱散射时变目标检测方法的研究和验证工作。主要工作与创新如下:1.分析了海上近岸海场景中目标、多态大尺度目标和微弱散射时变目标在雷达图像中的区域、尺度、局部显著性特性,为实现复杂场景下雷达图像中海面目标快速稳健检测奠定了理论基础。2.提出了近岸海场景海面目标快速检测方法,通过降尺度分割算子实现海陆分割,再利用谱残差全局检测,在降低近岸虚警的前提下,完成大场景海面目标的快速提取,实现了近岸海场景海面目标的快速检测。3.提出了多态大尺度目标的准确检测方法,通过阈值引导的最大稳定极值区域检测,实现大尺度目标的区域快速提取,再利用多尺度恒虚警检测实现多态目标的精确检测,在不增加计算复杂度的情况下,提高了多态大尺度目标的检测概率。4.提出了微弱散射时变目标的稳健积累检测方法,利用动态规划方法,准确跟踪微弱散射时变目标帧间起伏,再通过生物记忆模型驱动的加权值函数增强积累,提高显著性增益,实现了杂波起伏背景下微弱散射时变目标的稳健检测,提高了检测概率。仿真及实测数据的处理结果表明,上述方法可有效提升海上近岸海场景目标、多态大尺度目标和微弱散射时变目标的检测效能,实现了海面目标的高效、高概率稳健检测。